Was KI in der Produktion heute leisten kann – und was (noch) nicht
KI ist heute in der Lage, klar umrissene Aufgaben in der Produktion schneller, robuster und oft präziser zu bewältigen als manuelle Prozesse oder fest verdrahtete Regelwerke. Dabei geht es nicht um eine vollautonome Fabrik, sondern um gezielte Anwendungen, die mit den richtigen Daten, der passenden Umgebung und klaren Zielen echten Mehrwert bringen.
Die folgenden Beispiele stehen exemplarisch für aktuelle Praxisanwendungen: Sie zeigen, was bereits zuverlässig funktioniert, und wo der Einsatz von KI in der Fertigung heute sinnvoll beginnen kann.
Qualitätsprüfung: in Ordnung oder nicht in Ordnung?
Moderne KI-Modelle unterstützen dabei, gefertigte Bauteile in Echtzeit zu klassifizieren, also zu erkennen, welche Teile in Ordnung (i.O.) sind, welche Nacharbeit benötigen und welche Ausschuss darstellen.
Zum Einsatz kommen etwa kamerabasierte Systeme, die Merkmale wie Oberflächenbeschaffenheit, Bauteiltoleranz oder Formabweichungen bewerten, oft kombiniert mit Messdaten, Druckwerten oder Produktionsparametern. Die KI lernt aus vielen vorherigen Prüfungen und verbessert sich mit jeder neuen Charge.
So wird aus der reinen Sichtprüfung ein datenbasierter, reproduzierbarer Prozess, der schneller reagiert und konsistenter entscheidet.
Predictive Maintenance: Aus Mustern Wartung machen
Beim Thema vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) geht es darum, aus einem Mix verschiedener Sensordaten Veränderungen frühzeitig zu erkennen, bevor es zu Schäden oder Ausfällen kommt.
Wartung wird so nicht mehr reaktiv, sondern planbar – und Stillstände lassen sich minimieren.
Anomalie-Erkennung im Live-Betrieb: Energie sparen durch Muster
Anomalie-Erkennung muss nicht immer vor Ausfällen warnen. Sie kann auch helfen, Prozesse effizienter zu steuern.
So entsteht kein Schaden, aber Energieverbrauch und Taktzeiten verbessern sich messbar.
Was KI in der Produktion noch nicht leisten kann
- Gesamtverantwortung übernehmen: Die Entscheidung über Produktfreigabe oder Abweichung liegt weiter beim Menschen.
- Mehrdeutige Situationen auflösen: Wenn Ursache und Wirkung nicht klar trennbar sind, bleibt menschliches Erfahrungswissen so relevant wie zuvor.
- Sinnvolle Ziele definieren: KI optimiert, was Du vorgibst. Wenn das Ziel falsch gesetzt ist, läuft das System “perfekt” ins Leere.
Typische Einsatzfelder der KI in der Produktion: Beispiele
BASF setzt in ihrem Werk in Ludwigshafen Predictive Maintenance ein, um Pumpen und Ventile auf Ausfallwahrscheinlichkeiten hin zu überwachen. Schwingungs- und Druckdaten werden kontinuierlich analysiert, KI-Modelle erkennen Abweichungen. Dadurch konnten unplanmäßige Stillstände in einzelnen Anlagenbereichen um bis zu 30 % gesenkt werden.
Der Medizintechnikhersteller B. Braun Melsungen AG nutzt in mehreren Werken KI-gestützte Bildverarbeitung zur optischen Qualitätskontrolle. In der Fertigung von Einmalspritzen und Infusionszubehör werden mithilfe von KIDeep-Learning-Modellen kleinste Formabweichungen erkannt, auch solche, die selbst geübte Prüfer nicht zuverlässig feststellen würden.
Das Unternehmen Schunk Group (z. B. am Standort Heuchelheim) analysiert mithilfe von KI den Energieverbrauch in Hochtemperaturprozessen. Auf Basis von Ofenlaufzeiten, Materialdichte und Chargengröße werden automatisiert Parameter angepasst, die den Gasverbrauch bei gleichbleibender Qualität um mehrere Prozentpunkte reduzieren – ein relevanter Hebel bei energieintensiver Fertigung.
Trumpf nutzt in der Blechbearbeitung vernetzte Maschinen mit KI-Logik. Fertigungsdaten aus ERP-Systemen (wie Materialtyp, Auftragsmenge, Liefertermin) werden mit Echtzeitdaten aus der Fertigung kombiniert, um Schnittgeschwindigkeit und Vorschubparameter automatisiert anzupassen. Das reduziert Rüstzeiten und senkt Ausschuss bei neuen Aufträgen.
Beim Maschinenbauer Krones AG werden Produktions- und Bestelldaten über KI-basierte Prognosemodelle miteinander verknüpft. Die Logistik bekommt Vorhersagen darüber, welche Bauteile mit hoher Wahrscheinlichkeit demnächst in Montage oder Service gehen – das verbessert die Teileverfügbarkeit, reduziert Expressversand und senkt Lagerkosten.
Voraussetzungen für KI in der Produktion: Was häufig schiefläuft – und wie Du es besser machst
In der Praxis scheitern viele KI-Projekte nicht an der Technologie, sondern an fehlender Struktur, Zuständigkeit oder Integration. Hier erfährst Du, wo typische Stolperfallen liegen – und was Du konkret tun kannst, um sie zu vermeiden.
Maschinen und ERP sprechen nicht dieselbe Sprache
- Problem: Maschinendaten (z. B. Taktzeit, Temperatur, Durchfluss, Vibration) liegen lokal auf Steuerungen oder Edge-Geräten – oft als Rohdaten, ohne Zeitbezug zum Auftrag.
- ERP-Systeme kennen Auftragsnummer, Material, Kunde – aber nicht, was in der Maschine passiert.
- Ohne Verbindung über Zeitstempel, ID oder Auftragsschlüssel lässt sich nichts sauber verknüpfen.
- Besser: Eine Middleware oder Plattform, die automatisch Maschinendaten mit Auftragsdaten verheiratet – z. B. durch Mapping über Zeitfenster, Maschinen-ID, Schichtstart oder Seriennummer. Erst dann kann KI sagen: „Diese Charge hatte Auffälligkeiten – hier sind die Prozesswerte dazu.“
KI-Modelle bleiben in der Theorie stecken
- Problem: Das Data-Team baut ein gutes Vorhersagemodell, etwa für Ausfälle oder Energiebedarf. Aber die Produktion bekommt nur ein Dashboard oder eine Datei, keine konkrete Handlungsoption.
- Besser: KI-Ergebnisse müssen in den Arbeitsprozess eingebunden werden. Etwa: Ein Vorwarnsystem meldet eine kritische Abweichung direkt am Maschinenpanel. Oder der Instandhalter bekommt per App die Information, welche Maschine wann und warum Aufmerksamkeit braucht.
Es gibt keine Feedbackschleifen
- Problem: Die KI hat „Anomalie erkannt“ gemeldet, aber niemand prüft, ob das gestimmt hat. Das Modell lernt nicht weiter, das Vertrauen sinkt.
- Besser: Ein strukturierter Rückmeldeprozess, z. B. einfache Bewertung durch das Bedienpersonal („Treffer / Fehlalarm“) oder automatisierte Validierung durch Qualitätsdaten. So entsteht ein lernendes System, das besser ist und ernst genommen wird.
KI-Projekte starten – aber skalieren nicht
- Problem: Ein Anwendungsfall (z. B. optische Prüfung) wird erfolgreich umgesetzt – aber danach passiert nichts mehr. Gründe: fehlende Infrastruktur, keine interne Zuständigkeit, kein Geschäftsmodell für Skalierung.
Besser: Denk KI von Anfang an als Plattformthema, nicht als Tool oder Einzellösung. Lege fest, wer für Rollout, Wartung und Ausweitung zuständig ist. Und prüfe frühzeitig: Welche anderen Prozesse lassen sich mit denselben Daten oder Modellen unterstützen?
Wie Du die Hürden überwindest – mit einer Plattform, die Struktur schafft
Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der Modellierung, sondern daran, dass die Ergebnisse später nicht konsequent in den operativen Alltag eingebunden werden. Es werden Dashboards gebaut, Visualisierungen erstellt, aber daraus folgen keine konkreten Maßnahmen: Die Modelle bleiben eine Analysehilfe, ohne Einfluss auf Entscheidungen, Steuerung oder Automatisierung im laufenden Prozess.
Oft fehlt die Verbindung zurück in die Systeme, wo die Information eigentlich Wirkung entfalten müsste, etwa an der Maschine, im Lager oder in der Auftragsabwicklung. Das Modell weiß etwas, aber niemand greift darauf zu, niemand arbeitet aktiv damit. Der Nutzen verpufft.
Auch die Weiterentwicklung bleibt aus: Daten verändern sich, Prozesse ebenso. Doch wenn es keine Feedbackschleife gibt, bleibt das Modell statisch. Es lernt nicht weiter, weil niemand kontrolliert, bewertet oder nachschärft. Genau hier braucht es Plattformen, die eine strukturierte Integration ermöglichen – sowohl technisch als auch organisatorisch.
Genau an diesem Punkt setzt die bimanu Cloud an.
Sie ist keine Einzellösung für einzelne Anwendungsfälle – sondern eine Plattform, die genau dort ansetzt, wo KI im Produktionsalltag häufig hängen bleibt:
- Sie verbindet Maschinendaten, ERP-Informationen und Sensorwerte in einem strukturierten Datenmodell – automatisiert und versionierbar
- Sie unterstützt automatisierte Modellierung, Metadatenpflege und Rückführung von Ergebnissen direkt in produktive Systeme
- Sie ermöglicht es, dass fachliche Anforderungen – etwa aus Produktion oder Instandhaltung – direkt in technische Logik überführt werden
- Sie schafft die Grundlage dafür, dass Modelle nicht nur gebaut, sondern auch eingesetzt und verbessert werden können – durch Feedback aus der Praxis
- Und sie ist so aufgebaut, dass auch Nicht-IT-Fachkräfte mit Low-Code-Zugriff arbeiten können, ohne von Schnittstellen oder Komplexität blockiert zu werden.
Einmal eingerichtet, lassen sich KI-Modelle vollautomatisch betreiben. Die Ergebnisse können direkt in produktive Prozesse zurückgespielt werden, etwa zur Steuerung, Prognose oder Entscheidungsunterstützung. Die laufende Überwachung erfolgt flexibel: automatisiert per Benachrichtigung oder manuell durch Fachnutzer, je nach Rolle, Interesse oder Situation.
So bleibt das Modell nicht nur technisch lauffähig, sondern auch fachlich eingebunden und verliert den Bezug zur Realität nicht aus den Augen.
Wer KI nicht nur ausprobieren, sondern dauerhaft integrieren will, braucht keine weitere Software, sondern eine durchdachte Datenplattform, die Fachlichkeit und Technik miteinander verbindet. Die bimanu Cloud ist genau dafür gemacht.
Kontaktiere uns jetzt und vereinbare Dein kostenloses Erstgespräch mit einem unserer Experten.
KI in der Produktion – Häufige Fragen und Antworten
Wie verbinde ich Sensordaten mit ERP-Daten, wenn sie aus völlig unterschiedlichen Systemen kommen?
Entscheidend ist ein gemeinsamer Bezugspunkt, zum Beispiel Auftrag, Zeitstempel oder Maschinen-ID. Mit einer Plattform, die beides verknüpft, kannst Du Prozessdaten einer konkreten Charge oder einem Kundenauftrag zuordnen. Erst dann wird aus losen Daten ein belastbarer Zusammenhang.
Lohnt sich KI auch bei Einzel- oder Kleinserienfertigung?
Ja, wenn Du Prozesse stabilisieren, Störungen früh erkennen oder Wartung planbar machen willst. Auch bei wechselnden Produkten können Muster in Maschinendaten, Energieverbrauch oder Fehlerbildern erkannt werden, gerade weil sie menschlich schwer vergleichbar sind.
Wie bekomme ich verlässliche Daten aus Maschinen, die älter sind oder keine offenen Schnittstellen haben?
Viele Bestandsmaschinen lassen sich mit externen Sensoren (z. B. Stromzangen, Vibrationssensoren) nachrüsten oder Du greifst über die Steuerungssignale zu. Wichtig ist: Dokumentiere, was Du misst, und bring es in einen festen Bezug zum Produktionsprozess. Dann sind auch Retrofit-Lösungen KI-fähig.
Wie arbeiten Produktionsteam und Data-Team am besten zusammen?
Idealerweise arbeiten beide auf derselben Plattform – mit klar verteilten Rollen. Das Produktionsteam kennt die Prozesse, das Data-Team liefert Modelle und Auswertungen. Wichtig ist eine gemeinsame Sprache: Welche Kennzahlen gelten? Wann ist ein „Alarm“ wirklich relevant?
Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-Modell im Produktionsprozess falsch reagiert?
Die Verantwortung bleibt beim Menschen, denn KI liefert Hinweise, keine Entscheidungen. Entscheidend ist, dass Du Modelle nur dort einsetzt, wo Eingriffsgrenzen klar definiert sind. Und dass Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert sind.
